Digital Image Watermarking Using LSB Method

Nowadays, the transmision of data is very important and it has been carried out by using digital media (Internet, e-mail). There are some problems that may occur in the transmission of digital media data which is associated with data security level to be sent. Base on that condition, the thought of doing data concealment are emerge. Digital image is one of the most common media used by the community. Digital watermarking is one of cryptography methods which used to hide data into digital image so that the data sent cannot be identified by the irresponsible people. Data encryption is used to improve the security of data to be sent. Internet as the world's largest network system that connects nearly all computer worlds, making all the c omputers in the world is increasingly easy to exchange data. There are so many digital data falsification has occurred. Digital falsification of data aimed to succeed the counterfeiting syndicate these hidden plans. the falsification problem of digital data will from be resolved by applying the watermarking using LSB method (Least Significant Bit)

Reconnaissance des sons de l'environnement dans un contexte domotique

Dans beaucoup de pays du monde, on observe une importante augmentation du nombre de personnes âgées vivant seules. Depuis quelques années, un nombre significatif de projets de recherche sur l assistance aux personnes âgées ont vu le jour. La plupart de ces projets utilisent plusieurs modalités (vidéo, son, détection de chute, etc.) pour surveiller l'activité de la personne et lui permettre de communiquer naturellement avec sa maison "intelligente", et, en cas de danger, lui venir en aide au plus vite. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet ANR VERSO de recherche industrielle, Sweet-Home. Les objectifs du projet sont de proposer un système domotique permettant une interaction naturelle (par commande vocale et tactile) avec la maison, et procurant plus de sécurité à l'habitant par la détection des situations de détresse. Dans ce cadre, l'objectif de ce travail est de proposer des solutions pour la reconnaissance des sons de la vie courante dans un contexte réaliste. La reconnaissance du son fonctionnera en amont d'un système de Reconnaissance Automatique de la Parole. Les performances de celui-ci dépendent donc de la fiabilité de la séparation entre la parole et les autres sons. Par ailleurs, une bonne reconnaissance de certains sons, complétée par d'autres sources informations (détection de présence, détection de chute, etc.) permettrait de bien suivre les activités de la personne et de détecter ainsi les situations de danger. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés aux méthodes en provenance de la Reconnaissance et Vérification du Locuteur. Dans cet esprit, nous avons testé des méthodes basées sur GMM et SVM. Nous avons, en particulier, testé le noyau SVM-GSL (SVM GMM Supervector Linear Kernel) utilisé pour la classification de séquences. SVM-GSL est une combinaison de SVM et GMM et consiste à transformer une séquence de vecteurs de longueur arbitraire en un seul vecteur de très grande taille, appelé Super Vecteur, et utilisé en entrée d'un SVM. Les expérimentations ont été menées en utilisant une base de données créée localement (18 classes de sons, plus de 1000 enregistrements), puis le corpus du projet Sweet-Home, en intégrant notre système dans un système plus complet incluant la détection multi-canaux du son et la reconnaissance de la parole. Ces premières expérimentations ont toutes été réalisées en utilisant un seul type de coefficients acoustiques, les MFCC. Par la suite, nous nous sommes penchés sur l'étude d'autres familles de coefficients en vue d'en évaluer l'utilisabilité en reconnaissance des sons de l'environnement. Notre motivation fut de trouver des représentations plus simples et/ou plus efficaces que les MFCC. En utilisant 15 familles différentes de coefficients, nous avons également expérimenté deux approches pour transformer une séquence de vecteurs en un seul vecteur, à utiliser avec un SVM linéaire. Dans le première approche, on calcule un nombre fixe de coefficients statistiques qui remplaceront toute la séquence de vecteurs. La seconde approche (une des contributions de ce travail) utilise une méthode de discrétisation pour trouver, pour chaque caractéristique d'un vecteur acoustique, les meilleurs points de découpage permettant d'associer une classe donnée à un ou plusieurs intervalles de valeurs. La probabilité de la séquence est estimée par rapport à chaque intervalle. Les probabilités obtenues ainsi sont utilisées pour construire un seul vecteur qui remplacera la séquence de vecteurs acoustiques. Les résultats obtenus montrent que certaines familles de coefficients sont effectivement plus adaptées pour reconnaître certaines classes de sons. En effet, pour la plupart des classes, les meilleurs taux de reconnaissance ont été observés avec une ou plusieurs familles de coefficients différentes des MFCC. Certaines familles sont, de surcroît, moins complexes et comptent une seule caractéristique par fenêtre d'analyse contre 16 caractéristiques pour les MFCCIn many countries around the world, the number of elderly people living alone has been increasing. In the last few years, a significant number of research projects on elderly people monitoring have been launched. Most of them make use of several modalities such as video streams, sound, fall detection and so on, in order to monitor the activities of an elderly person, to supply them with a natural way to communicate with their smart-home , and to render assistance in case of an emergency. This work is part of the Industrial Research ANR VERSO project, Sweet-Home. The goals of the project are to propose a domotic system that enables a natural interaction (using touch and voice command) between an elderly person and their house and to provide them a higher safety level through the detection of distress situations. Thus, the goal of this work is to come up with solutions for sound recognition of daily life in a realistic context. Sound recognition will run prior to an Automatic Speech Recognition system. Therefore, the speech recognition s performances rely on the reliability of the speech/non-speech separation. Furthermore, a good recognition of a few kinds of sounds, complemented by other sources of information (presence detection, fall detection, etc.) could allow for a better monitoring of the person's activities that leads to a better detection of dangerous situations. We first had been interested in methods from the Speaker Recognition and Verification field. As part of this, we have experimented methods based on GMM and SVM. We had particularly tested a Sequence Discriminant SVM kernel called SVM-GSL (SVM GMM Super Vector Linear Kernel). SVM-GSL is a combination of GMM and SVM whose basic idea is to map a sequence of vectors of an arbitrary length into one high dimensional vector called a Super Vector and used as an input of an SVM. Experiments had been carried out using a locally created sound database (containing 18 sound classes for over 1000 records), then using the Sweet-Home project's corpus. Our daily sounds recognition system was integrated into a more complete system that also performs a multi-channel sound detection and speech recognition. These first experiments had all been performed using one kind of acoustical coefficients, MFCC coefficients. Thereafter, we focused on the study of other families of acoustical coefficients. The aim of this study was to assess the usability of other acoustical coefficients for environmental sounds recognition. Our motivation was to find a few representations that are simpler and/or more effective than the MFCC coefficients. Using 15 different acoustical coefficients families, we have also experimented two approaches to map a sequence of vectors into one vector, usable with a linear SVM. The first approach consists of computing a set of a fixed number of statistical coefficients and use them instead of the whole sequence. The second one, which is one of the novel contributions of this work, makes use of a discretization method to find, for each feature within an acoustical vector, the best cut points that associates a given class with one or many intervals of values. The likelihood of the sequence is estimated for each interval. The obtained likelihood values are used to build one single vector that replaces the sequence of acoustical vectors. The obtained results show that a few families of coefficients are actually more appropriate to the recognition of some sound classes. For most sound classes, we noticed that the best recognition performances were obtained with one or many families other than MFCC. Moreover, a number of these families are less complex than MFCC. They are actually a one-feature per frame acoustical families, whereas MFCC coefficients contain 16 features per frameEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Effizientes binaurales Rendering von virtuellen akustischen Realitäten : technische und wahrnehmungsbezogene Konzepte

Binaural rendering aims to immerse the listener in a virtual acoustic scene, making it an essential method for spatial audio reproduction in virtual or augmented reality (VR/AR) applications. The growing interest and research in VR/AR solutions yielded many different methods for the binaural rendering of virtual acoustic realities, yet all of them share the fundamental idea that the auditory experience of any sound field can be reproduced by reconstructing its sound pressure at the listener's eardrums. This thesis addresses various state-of-the-art methods for 3 or 6 degrees of freedom (DoF) binaural rendering, technical approaches applied in the context of headphone-based virtual acoustic realities, and recent technical and psychoacoustic research questions in the field of binaural technology. The publications collected in this dissertation focus on technical or perceptual concepts and methods for efficient binaural rendering, which has become increasingly important in research and development due to the rising popularity of mobile consumer VR/AR devices and applications. The thesis is organized into five research topics: Head-Related Transfer Function Processing and Interpolation, Parametric Spatial Audio, Auditory Distance Perception of Nearby Sound Sources, Binaural Rendering of Spherical Microphone Array Data, and Voice Directivity. The results of the studies included in this dissertation extend the current state of research in the respective research topic, answer specific psychoacoustic research questions and thereby yield a better understanding of basic spatial hearing processes, and provide concepts, methods, and design parameters for the future implementation of technically and perceptually efficient binaural rendering.Binaurales Rendering zielt darauf ab, dass der Hörer in eine virtuelle akustische Szene eintaucht, und ist somit eine wesentliche Methode für die räumliche Audiowiedergabe in Anwendungen der virtuellen Realität (VR) oder der erweiterten Realität (AR – aus dem Englischen Augmented Reality). Das wachsende Interesse und die zunehmende Forschung an VR/AR-Lösungen führte zu vielen verschiedenen Methoden für das binaurale Rendering virtueller akustischer Realitäten, die jedoch alle die grundlegende Idee teilen, dass das Hörerlebnis eines beliebigen Schallfeldes durch die Rekonstruktion seines Schalldrucks am Trommelfell des Hörers reproduziert werden kann. Diese Arbeit befasst sich mit verschiedenen modernsten Methoden zur binauralen Wiedergabe mit 3 oder 6 Freiheitsgraden (DoF – aus dem Englischen Degree of Freedom), mit technischen Ansätzen, die im Kontext kopfhörerbasierter virtueller akustischer Realitäten angewandt werden, und mit aktuellen technischen und psychoakustischen Forschungsfragen auf dem Gebiet der Binauraltechnik. Die in dieser Dissertation gesammelten Publikationen befassen sich mit technischen oder wahrnehmungsbezogenen Konzepten und Methoden für effizientes binaurales Rendering, was in der Forschung und Entwicklung aufgrund der zunehmenden Beliebtheit von mobilen Verbraucher-VR/AR-Geräten und -Anwendungen zunehmend an Relevanz gewonnen hat. Die Arbeit ist in fünf Forschungsthemen gegliedert: Verarbeitung und Interpolation von Außenohrübertragungsfunktionen, parametrisches räumliches Audio, auditive Entfernungswahrnehmung ohrnaher Schallquellen, binaurales Rendering von sphärischen Mikrofonarraydaten und Richtcharakteristik der Stimme. Die Ergebnisse der in dieser Dissertation enthaltenen Studien erweitern den aktuellen Forschungsstand im jeweiligen Forschungsfeld, beantworten spezifische psychoakustische Forschungsfragen und führen damit zu einem besseren Verständnis grundlegender räumlicher Hörprozesse, und liefern Konzepte, Methoden und Gestaltungsparameter für die zukünftige Umsetzung eines technisch und wahrnehmungsbezogen effizienten binauralen Renderings.BMBF, 03FH014IX5, Natürliche raumbezogene Darbietung selbsterzeugter Schallereignisse in virtuellen auditiven Umgebungen (NarDasS